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满足任务尺寸空间需求的并联机器人的参数优化设计方法

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·并联机器人简介第10-12页
     ·并联机器人概述第10-11页
     ·并联机器人的特点和应用第11-12页
   ·并联机器人参数优化设计的目的和意义第12-13页
   ·国内外关于该课题的研究现状及趋势第13-16页
     ·并联机器人参数优化设计的方法第13-14页
     ·第一类参数优化设计第14页
     ·第二类参数优化设计第14-15页
     ·并联机器人参数优化设计中存在的问题和难点第15-16页
   ·论文的研究目标和主要内容第16-19页
     ·论文的研究目标和意义第16-17页
     ·论文的主要内容及研究思路第17-19页
第2章 并联机器人参数优化设计问题第19-31页
   ·并联机器人参数优化设计的性能指标第19-20页
     ·工作空间第19页
     ·与条件数相关的指标第19-20页
     ·与奇异值相关的指标第20页
   ·并联机器人参数优化设计的公式化问题第20-25页
     ·并联机器人的逆运动学与雅可比矩阵第20-21页
     ·并联机器人的工作空间第21-22页
     ·并联机器人参数优化设计的公式化第22-25页
   ·参数归一化方法及应用第25-28页
     ·参数归一化方法的原理第25-27页
     ·参数归一化在并联机器人参数优化设计中的应用第27-28页
   ·并联机器人参数优化设计过程第28-30页
   ·本章小节第30-31页
第3章 一种混合型全局最优化方法第31-46页
   ·数值最优化方法概述第31-33页
     ·并联机器人参数优化设计问题的难点第31页
     ·全局最优化方法的分类及概述第31-32页
     ·非线性优化问题的一般数学模型以及全局最优解的定义第32-33页
   ·并联机器人参数优化设计的全局最优化方法设计思路第33-37页
     ·随机搜索方法与确定性搜索方法相结合的思路第33-34页
     ·基于遗传算法的随机搜索方法第34-36页
     ·基于模式搜索算法的确定性搜索方法第36-37页
   ·全局收敛性的证明第37-43页
     ·遗传算法的全局收敛性证明第37-40页
     ·模式搜索算法的全局收敛性证明第40-43页
   ·基于遗传算法和模式搜索算法的混合型全局最优化方法第43-45页
     ·遗传算法和模式搜索算法相结合的混合型全局最优化方法第43-44页
     ·Matlab遗传算法和直接搜索工具箱第44-45页
   ·本章小节第45-46页
第4章 一种Delta并联机器人的参数优化设计第46-59页
   ·Delta并联机器人的逆运动学求解第46-47页
   ·Delta并联机器人的雅可比矩阵及奇异性分析第47-49页
   ·Delta并联机器人参数优化设计的过程及结果第49-56页
   ·Delta并联机器人参数优化设计结果的讨论与比较第56-58页
   ·本章小节第58-59页
第5章 结论和展望第59-61页
   ·主要研究内容总结第59-60页
   ·论文的未来工作第60-61页
参考文献第61-65页
附录第65-76页
 附录1 并联机器人参数优化设计的数值方法的Matlab程序第65-74页
  附录1.1 计算Delta并联机器人的局部条件指标(LCI)第65页
  附录1.2 O-xy平面内的局部条件指标(LCI)的分布图第65-66页
  附录1.3 计算Delta并联机器人的逆运动学解第66页
  附录1.4 判断可达工作空间(RW)边界上的点第66-67页
  附录1.5 判断灵活性工作空间(DW)边界上的点第67-68页
  附录1.6 确定在O-xy平面内的可达工作空间(RW)、灵活性工作空间(DW)和最大内接规则形状的灵活性工作空间(MIRDW)的边界第68-72页
  附录1.7 求解优化问题(2-13)的主程序第72页
  附录1.8 求解优化问题(2-14)或(2-16)的主程序——算法2.1的主程序第72-74页
 附录2 采用Matlab遗传算法和直接搜索工具箱的GUI窗口第74-76页
  附录2.1 遗传算法工具的GUI形式调用目标函数第74-75页
  附录2.2 模式搜索算法工具的GUI形式调用目标函数第75-76页
致谢第76-77页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第77页
 录用和发表的论文第77页

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